/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit
Опубликована
31 окт 2024

ReWiz-Nemo-12B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Дообученная диалоговая Mistral-модель на 12,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на английском языке.

34скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены10 ноя 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5092

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3238

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3339

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4096

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1062

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1042

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ReWiz-Nemo-12B-Instruct — языковая модель theprint, дообученная на базе unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit. Это плотная Mistral-модель с 12,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста. При обучении часть данных была ориентирована на улучшение рассуждений, а другая — на снижение ограничений на ответы; использовались EvolKit-20k, reasoning-base-20k и данные WizardLM. Модель обучалась с Unsloth и библиотекой TRL.

Модель подходит для диалогов и генерации ответов на запросы на английском языке. Метаданные указывают контекст до 1 024 000 токенов и интерфейс для вызова инструментов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0; для GGUF автор указывает отдельную публикацию. В README приведены результаты оценивания на Open LLM Leaderboard, включая IFEval и BBH, но они сами по себе не гарантируют качество в конкретных сценариях.

Сценарии применения

  • диалог с языковой моделью на английском языке
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • выполнение многошаговых задач на рассуждение
  • вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

В README приведены ограниченные результаты оценивания на IFEval и BBH; они не показывают качество во всех прикладных сценариях. Заявленное снижение ограничений на ответы может приводить к выдаче нежелательного или небезопасного контента.

Для каких профессий подходит12

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Half the data was geared towards better reasoning (EvolKit-20k and reasoning-base-20k), the other half will help to de-censor the model (WizardLM data set).

Looking for GGUF?

There is a separate upload for that! Download theprint/ReWiz-Nemo-12B-Instruct-GGUF instead.

Uploaded model

  • Developed by: theprint
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.15.63
IFEval (0-Shot)10.62
BBH (3-Shot)29.93
MATH Lvl 5 (4-Shot)7.18
GPQA (0-shot)9.84
MuSR (0-shot)10.23
MMLU-PRO (5-shot)25.99

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
7b2c007

0 моделей